1.1、HBase的讀數據過程
1、客戶端通過 zookeeper 以及-root-表和.meta.表找到目標數據所在的 regionserver(就是數據所在的 region 的主機地址)
(0.98版本以前，0.98及以後沒有-ROOT-表)
2、聯繫 regionserver 查詢目標數據
3、 regionserver 定位到目標數據所在的 region，發出查詢請求
4、 region 先在 memstore 中查找，命中則返回
5 、 如果在 memstore 中找不到，則在storefile 中掃描 （可能會掃描到很多的storefile----BloomFilter）
1.2、HBase的寫數據過程
1、 client 先根據 rowkey 找到對應的 region 所在的 regionserver
2、 client 向 regionserver 提交寫請求
3、 regionserver 找到目標 region
4、 region 檢查數據是否與 schema 一致
5、如果客戶端沒有指定版本，則獲取當前系統時間作爲數據版本
6、將更新寫入 WAL log
7、將更新寫入 Memstore
1.3、HBase的rowkey的設計原則
HBase是三維有序存儲的，通過rowkey（行鍵），column key（column family和qualifier）和TimeStamp（時間戳）這個三個維度可以對HBase中的數據進行快速定位。
HBase中rowkey可以唯一標識一行記錄，在HBase查詢的時候，有兩種方式：
1、通過get方式，指定rowkey獲取唯一一條記錄
2、通過scan方式，設置startRow和stopRow參數進行範圍匹配
3、全表掃描，即直接掃描整張表中所有行記錄
1.4、rowkey長度原則:
rowkey是一個二進制碼流，可以是任意字符串，最大長度64kb，實際應用中一般爲10-100bytes，以byte[]形式保存，一般設計成定長。建議越短越好，不要超過16個字節，原因如下：
數據的持久化文件HFile中是按照KeyValue存儲的，如果rowkey過長，比如超過100字節，1000w行數據，光rowkey就要佔用100*1000w=10億個字節，將近1G數據，這樣會極大影響HFile的存儲效率；
MemStore將緩存部分數據到內存，如果rowkey字段過長，內存的有效利用率就會降低，系統不能緩存更多的數據，這樣會降低檢索效率。
1.5、時間戳反轉
一個常見的數據處理問題是快速獲取數據的最近版本，使用反轉的時間戳作爲rowkey的一部分對這個問題十分有用，可以用Long.Max_Value - timestamp追加到key的末尾，例如[key][reverse_timestamp],[key]的最新值可以通過scan [key]獲得[key]的第一條記錄，因爲HBase中rowkey是有序的，第一條記錄是最後錄入的數據。
比如需要保存一個用戶的操作記錄，按照操作時間倒序排序，在設計rowkey的時候，可以這樣設計
[userId反轉][Long.Max_Value - timestamp]，在查詢用戶的所有操作記錄數據的時候，直接指定反轉後的userId，startRow是[userId反轉][000000000000],stopRow是[userId反轉][Long.Max_Value - timestamp]